Яблонский, Анатолий Иванович

Анатолий Иванович Яблонский
Имя при рождении	Арнольд Иванович Яблонский
Дата рождения	20 апреля 1936(1936-04-20)
Место рождения	город Уссурийск Приморского края
Дата смерти	14 февраля 1986(1986-02-14) (49 лет)
Место смерти	Москва
Страна	СССР
Научная сфера	Философия и методология науки; Проблемы науковедения
Альма-матер	Московский физико-технический институт
Учёная степень	канд. техн. наук
Известен как	Исследователь "негауссовых" вероятностных распределений и их использования для анализа социальных систем
Автограф

Анато́лий Ива́нович Ябло́нский (1936, город Уссурийск Приморского края, РСФСР, СССР —1986, Москва, СССР) — видный советский специалист по философии и методологии науки и науковедению, исследовавший законы строения, функционирования и развития науки как особой социальной системы. А. И. Яблонскому удалось превратить математические модели в особый инструмент исследования, им внесён особый вклад в исследование «негауссовых» вероятностных распределений и их использование для анализа социальных систем.

Биография

Анатолий Иванович Яблонский родился 20 апреля 1936 года в городе Уссурийске Приморского края в семье военного. При рождении родители, следуя моде 1930-х годов, дали мальчику «иностранное» имя Арнольд, но в семье мальчика звали Ноликом, с постепенной заменой на Толика.

Своим именем Арнольд тяготился и носить его пришлось до 1958 года, когда по случаю рождения сына Ивана, которому не хотелось оставлять отчество «Арнольдович», имя Арнольд было заменено на Анатолий.

Родители

Отец Анатолия Иван Алексеевич Яблонский (1909—1955) в раннем детстве потерял родителей, ему не довелось получить систематического образования, но он много читал и привил своим детям вкус к чтению. Будучи кадровым офицером Красной (Советской) армии, ему приходилось постоянно менять место службы. С 1937 года Иван Яблонский учился в Академии имени Н. Е. Жуковского (город Москва). С 1941 года воевал на фронтах Великой Отечественной войны, в 1943 году был ранен в сражении на Курской дуге.

Мать Анатолия Анастасия Тарасовна Ястребилова по образованию электротехник, с началом войны эвакуирована с детьми Анатолием и Любой в Казань, где работала на авиационном заводе.

В декабре 1943 года, когда глава семьи после лечения в госпитале был назначен начальником испытательного авиационного полигона в Академии имени Н. Е. Жуковского, где готовил лётчиков для фронта, его семья вернулась из эвакуации и жила в общежитии Академии. С 1947 года полковник Яблонский работал преподавателем Московского авиационного института.

Средняя школа

Среднее образование Анатолий получил в Московской средней школе № 150 (в наст. время ГБОУ Школа № 152), в которой учился с первого класса до выпуска. Благодаря имени в школе Арнольд стал «Ноликом», и это прозвище закрепилось за ним среди уже ставших взрослыми школьных товарищей. Обучение мальчиков и девочек в школах страны с 1943 по 1954 годы было раздельным, и в школе № 150 царил дух мальчишеского товарищества.

В школе «Нолик» стал почитателем творчества поэта Владимира Маяковского, писал стихи сам, как гражданского содержания «под Маяковского», так и томно-лирические под Игоря Северянина. Он даже издал напечатанный на пишущей машинке сборник своих стихов, написанных в духе «комсомольской» поэзии, и пытался издавать рукописный журнал «Юнхал» (Юный халтурщик), что было пресечено руководством школы.

Увлечение поэзией и литературой побудило Анатолия (тогда ещё Арнольда) стать членом литературного кружка при филологическом факультете МГУ и участвовать в литературной олимпиаде. Но помимо литературного, в МГУ он посещает также математический и физический кружки.

Высшее образование

Главный корпус Московского физико-технического института

Школу Анатолий закончил в 1953 году с «четверками» в аттестате по математике, физике и астрономии, но авторитарный отец не допускал и мысли, что из сына выйдет «гуманитарий», и Анатолий был намерен поступать в Академию имени Н. Е. Жуковского. Отец оказался против и этого решения, и Анатолий поступил в МФТИ, при том, что большинство его одноклассников поступало в МГУ. На втором курсе учёба не пошла, и он был отчислен за академическую неуспеваемость. Отцу пришлось в парадной форме, со всеми орденами и медалями просить ректора Академии разрешить Анатолию пересдать проваленную сессию. Разрешение было получено, и Анатолий после усердной летней подготовки в августе сдал экзаменаторам Л. Д. Ландау и П. Л. Капице все экзамены на «отлично».

Производственную практику в период учёбы Анатолий проходил с 1956 по 1959 годы во Фрязинском НИИ-160 электронной техники, где создавались мощные клистроны для СВЧ-передатчиков. На предприятии Яблонский подал несколько предложений, время которых пришло позже.

Завершено обучение в МФТИ было в 1959 году. Но как подлинный математик Яблонский не состоялся, и он переживал свое отставание в соревновании с «математическими умами» отдельных сокурсников. Его дуализм оказался востребованным в совершенно особой среде.

Производственная деятельность

Институт системного анализа РАН

С 1959 по 1971 годы Анатолий Яблонский работал в ряде связанных с радиолокацией оборонных НИИ, среди которых Московский НИИ приборной автоматики. В процессе анализа функционирования больших технических систем им были получены научные результаты, лёгшие в основу его кандидатской диссертации, защищённой в 1968 году.

В 1971—1979 годах Яблонский работает в должности старшего научного сотрудника в Институте истории естествознания и техники АН СССР, а с 1978 года и до конца жизни старшим научным сотрудником во Всесоюзном НИИ системных исследований (в наст. время Институт системного анализа РАН).

Семья

В своей юности Анатолий, сын русских родителей, на докучливые вопросы подруг о своей национальности (поводом к которым служили его чёрные глаза), давал стандартный ответ, что он «бухарский еврей», после чего вопросов более не следовало.

В 1955 году отец умирает, и Анатолий берет на себя заботу о своей младшей сестре Ирине, 1946 года рождения. Его другая сестра, Люба, в 1956 году убывает по комсомольской путевке на целину, и он пишет ей письма, подписываясь как «Нолик».

Анатолий Яблонский женился первым из своих одноклассников на Инге Михайловне Звягинцевой, в 1958 году у пары родился сын Иван. Когда Ваня заболел и месяцами лежал в больнице, Анатолий ежедневно его навещал и не давал отставать от школы, занимаясь с ним по школьной программе. В 1982 году Анатолий стал дедом, сын подарил ему внучку Катю.

После развода с Ингой другом Анатолия до конца его дней стала Елена Владимировна Толстикова (которую Анатолий называл Элен).

Состояние здоровья и смерть

В раннем детстве Анатолий переболел в тяжелой форме дифтерией, и его спасло переливание маминой крови. И в последующем мама неоднократно спасала его, в 1951 и 1969 годах.

В 9 классе Анатолий получил серьёзное ранение. В деревне, где Анатолий отдыхал, он подружился с местным мальчишкой, который в шутку направил на него охотничье ружьё и случайно спустил курок. Ружьё оказалось заряженным мелкой дробью, заряд угодил Анатолию в плечо, а ранение привело к заражению крови, которое удалось остановить ещё редким в 1951 года антибиотиком пенициллином. В окружающей сердце сердечной сумке застряли две дробины, которые решено было не извлекать. Как результат, до конца жизни Анатолию были противопоказаны физические нагрузки.

В 1969 году ночью на Ленинградском проспекте Анатолия сбила машина. Лечение и восстановление здоровья в хирургическом отделении Боткинской больницы заняло несколько месяцев. В этот трудный момент жизни огромную поддержку оказывала ему Элен.

В последние годы жизни Яблонский работал над главным своим трудом — монографией «Математические модели в исследовании науки», в которой подводил итоги 15-летних исследований. Ему не довелось дождаться выхода книги из печати, он умер в больнице после тяжелой операции 14 февраля 1986 года, успев лишь ознакомиться с её вёрсткой. Похоронен А. И. Яблонский в Москве на Ваганьковском кладбище, рядом со своим отцом.

Научная деятельность

В работах 1964—1971 годов Яблонский отражает вопросы обнаружения сигналов на фоне шумов, теории автоматов, многоэкстремальных задач свободного поиска. В 1964 году, когда в обществе широко дискутировался вопрос, могут ли машины мыслить, Яблонский публикует в издательстве «Знание» тиражом 39.000 экземпляров брошюру «Машина принимает решение», свою первую печатную работу.

В конце 1970-х годов Яблонский решал некоторые задачи теории автоматов с использованием методов свободного поиска на примере задачи о «двуруком бандите». В 1970—1971 годах он публикует в журнале «Радиофизика» ряд работ с развитием основанного на физической аналогии подхода. И в последующем, им плодотворно использовались физические аналоги для разработки математических моделей функционирования и развития науки.

Исследование структуры и развития науки путем математического моделирования

С 1971 года, с переходом на новую работу, в Институт истории естествознания и техники АН СССР, Яблонскому пришлось освоить новую для себя область науки, найдя свою научную нишу — исследование структуры и развития науки путем математического моделирования процессов развития науки и научных исследований. Идеи Яблонского открыли новую область приложения математических моделей, чему посвящена его монография «Математические модели в исследовании науки» (1986) (с. 16).

Монография А. И. Яблонского (2001) «Модели и методы исследования науки»

Яблонскому удалось превратить математические модели в важный инструмент науковедения. На первый план в его работах выходят не феноменологические модели, а модели с эвристическими и конструктивными функциями. В исследованиях Яблонского рассматриваются 3 связанные между собой динамические переменные, входящие в имитационную модель науки как подсистемы общества, успешно реализуемой на публикуемых статистических данных: число проблем на входе научного сообщества, число учёных в популяции и число публикаций — как индикатор знания на выходе.

В этом отношении программной оказывается статья «Структура и динамика современной науки (некоторые методологические проблемы)», в которой подчёркивается важная структурная характеристика науки — её иерархичность, свойственная ей неоднородность структуры, нелинейность и асимметричность характеристики.

Необходимость коллективных исследований вызывается возрастанием «стоимости» и сложности науки. На основе вероятностной модели сделан важный вывод о связи размера научной группы с возрастанием сложности задачи. При возрастании сложности решаемых задач уменьшается вероятность их решения, то есть уменьшается вероятность решения данной задачи одним учёным α. Для сохранения способности решения задач научная группа должна расти в отношении согласно выражения: ${\frac {\dot {n}}{n}}\geq -{\frac {\dot {\alpha }}{\alpha }}$, где n — число членов группы, откуда вытекает условие расширения научного знания, связывающего возрастание сложности задачи и возрастание величины научной группы (с. 225).

Среднее число задач, решаемых коллективом из n учёных за время t, определяется как $x_{n}(t)=e^{\lambda nt}$, где λ — коэффициент интенсивности одного учёного, то есть продуктивность научного коллектива растёт экспоненциально с ростом его размера. В качестве эмпирического подтверждения вывода Яблонский ссылается на исследование шведских учёных, установивших, что прирост эффективности научных групп, исследовавших эффект Гана, составляет 2,7 % с добавлением каждого нового члена группы (с. 237—238).

В науке, рассматриваемой как многоуровневая иерархическая структура, каждому уровню (фундаментальным результатам, прикладным результатам, изобретениям, нововведениям) свойственен экспоненциальный рост с разными постоянными времени — наиболее быстро с малым периодом удвоения растут «технологические уровни», фундаментально-теоретические же растут очень медленно — настолько медленно, что допустима линеаризация экспоненты.

В подтверждение приводятся данные, что ежегодный темп прироста публикаций составляет 7 % (период удвоения 10 лет), а ежегодного роста патентов 3-3,5 % (период удвоения 20 лет) (с. 203).

Научная продуктивность, считал Яблонский, прямо пропорциональна уровню организации науки и логарифму ассигнований, и выдвигает эвристическую гипотезу о том, что «количество» заключённого в научном результате нового знания R пропорционально логарифму от связанных с ним затрат на получение результата, числа публикаций и прочих внешних параметров науки Q: $R\sim \ln(Q)$ (с. 238).

Развитие науки на основе положений термодинамической теории открытых систем

Нобелевский лауреат Илья Пригожин (1917—2003)

Дальнейшее развитие идеи Яблонского получили в статье «Развитие науки как открытой системы» (1978), в которой процесс развития науки сравнивается с положениями термодинамической теории открытых систем Ильи Пригожина, обосновывается близость представлений Томаса Куна об эволюции науки и теории неравновесных систем Пригожина. Яблонский утверждал, что до определённого времени научный процесс развивается в рамках определённых парадигм, вплоть до момента, когда вследствие накопления аномалий возникает к ней недоверие, и система переходит из устойчивого состояния в неустойчивое. С возникновением новой, более совершенной парадигмы, происходит переход в новое устойчивое состояние.

Двойственный характер научной деятельности заключается в том, что одновременно решаются существующие проблемы, и порождаются новые. Для развития науки в равной мере необходимы периоды устойчивой «нормальной науки», и моменты неустойчивости, или «научных революций» (с. 10-12).

Гиперболические распределения и их применение

Исследуя закон Лотки (или закон обратных квадратов), в функции распределения числа учёных по количеству написанных ими статей, Яблонский показал, что параметр закона α отражает меру неравенства научной продуктивности среди сообщества учёных.

Закон Лотки — это эмпирическая зависимость $n_{1}={\frac {n_{1}}{i^{2}}}$, где n₁ — число учёных, написавших всего одну статью, а n_i — число учёных, написавших i статей. Другое выражение закона Лотки $p_{i}={\frac {6}{\pi ^{2}}}\cdot {\frac {1}{i^{2}}}\approx {\frac {0,6}{i^{2}}}$, где p_i — доля учёных, написавших i статей по данной тематике.

Рассматривая общий случай, когда показатель степени при знаменателе не обязательно равен 2, закон Лотки записывается в виде $p_{i}={\frac {p_{1}}{i^{1+\alpha }}}$, где α — характеристический показатель распределения Лотки, а p_i — нормировочный коэффициент. Подобные соотношения, описываемые степенным законом, зачастую называются гиперболическими. Возрастание α приводит к возрастанию разрыва между высокопроизводительными и малопродуктивными учёными, и α предложено рассматривать как меру неравенства в распределении научной продуктивности.

Формирование публикаций представлено Яблонским в виде стохастического процесса марковского типа, что позволило обосновать логарифмическую зависимость затраченных учёным на написание статей усилий от числа статей.

Рассматривается одна из гипотез, сводящаяся к тому, что описываемое законом Лотки эмпирическое распределение устанавливается в результате компромиссного взаимодействия 2 противоречивых факторов — принципа «успех порождает успех» и внешних ограничений.

Яблонский содержательно интерпретирует закон Ципфа-Парето на основе термодинамических принципов. Высказано предположение, что этот закон играет в областях, связанных с человеческим поведением, практически ту же универсальную роль, что и закон нормального распределения Гаусса в процессах естественнонаучной природы (с. 24-25).

Постоянство распределения Ципфа-Парето позволило предположить, что сообщество учёных можно рассматривать как находящуюся в равновесии систему, что позволяет исследовать распределение методами статистической физики и термодинамики, на основе принципа Больцмана (принципа максимума энтропии).

Лауреат премии Вольфа по физике Бенуа Мандельброт (1924—2010)

Приведена зависимость $E(x)=\rho \ln x$, где ρ — константа пропорциональности. E(x) — это сложность написания x статей, то есть «затраты», необходимые для перехода из начального состояния (учёный обладает минимальным «заделом» в одну статью) в состояние x (написано x статей). Другими словами, затраченные на написание статей усилия растут как логарифм числа статей (с. 31). Аналог этой зависимости — эмпирический психофизиологический закон Вебера-Фехнера, согласно которому интенсивность ощущения связана линейной зависимостью с логарифмом интенсивности раздражителя.

Вариационный принцип Больцмана рассмотрен для приведенного выше выражения $E(x)=\rho \ln x$, и получено выражение закона Ципфа-Парето $p(x)={\frac {\alpha }{x^{1+\alpha }}}$ с параметром $\alpha ={\frac {\rho }{E}}$, где E — средние «усилия» учёного (отождествляемые с расходом времени на написание статей).

Одно из важнейших научных достижений Яблонского касается исследования «негауссовых» вероятностных распределений, характерных для социальных систем. Негауссовый характер закона Ципфа-Парето вытекает из обращающихся в бесконечность моментов распределения Ципфа-Парето, за исключением конечного их числа. Исходным пунктом и стимулом исследований Яблонского в этой области послужили работы французского и американского математика Бенуа Мандельброта.

Исследование процессов, подчиняющихся закону Ципфа-Парето, аппаратом устойчивых негауссовых распределений

Рассмотрена возможность исследования закономерностей процессов, подчиняющихся закону Ципфа-Парето, теоретическим аппаратом устойчивых негауссовых распределений.

На науковедческом материале рассмотрены приложения факта, что закон Ципфа-Парето является асимптотическим выражением негауссовых распределений. Выдвинуто предположение, что закон Ципфа-Парето играет в областях, связанных с информационными, биологическими, социально-экономическими системами практически ту же самую универсальную роль, что и закон Гаусса в стохастических процессах, связанных обычно с естественными процессами в неорганических, физико-химических системах (с. 108—118) (с. 24).

Результаты работы Яблонского «Стохастические модели научной деятельности» (1975) были использованы советским и российским физиком и историком науки С. Д. Хайтуном в обзоре «Наукометрия: состояние и перспективы» (1983) (с. 113).

В работе 1989 года «Проблемы количественного анализа науки» Хайтун полемизирует с Яблонским, сочтя, что использование Яблонским предельной теоремы Гнеденко-Дёблина в неполной редакции допускает аппроксимацию социальных распределений разнообразными вероятностными распределениями, в частности, логнормальным распределением. По мнению Хайтуна, обращение к полной редакции предельной теоремы сужает класс негауссовых распределений и приводит к выводу, что множество негауссовых распределений исчерпывается распределениями, имеющими в асимптотике больших значений переменной вид распределения Ципфа с показателем распределения $\alpha <2$, и иные распределения не годятся для аппроксимации негауссовых распределений.

Эмпирическая оценка параметров закона Брэдфорда

Для эмпирической оценки параметров закона Брэдфорда (специфического случая распределения Ципфа для системы периодических изданий по науке и технике) Яблонский предложил оценивать множитель Брэдфорда по известным макрохарактеристикам информационного массива, выразив искомые параметры через известные величины. Получаемые уравнения Яблонский предлагал решать подбором или графически. Теоретические выкладки проверены на эмпирических данных массива из 160 статей 104 авторов по информатике. Теоретические оценки обнаружили хорошее совпадение с эмпирическими данными (с. 86, с. 349—354).

Признание заслуг

Яблонский был включён в состав редакторского совета ведущего в области науковедения международного журнала Scientometrics. Научные работы Яблонского не утратили своей актуальности и продолжают цитироваться и использоваться в статьях по науковедению (с. 16)

Научные труды А. И. Яблонского

Список научных трудов составлен С. П. Чернозуб (с. 382—386).

1964

• Машина принимает решение. М.: Знание, 1964. 54 с.

1965

• Выделение сигналов из шумов при функциях потерь, зависящих от времени наблюдения за сигналами // Известия АН СССР. Техническая кибернетика. 1965. № 6. С. 103—113 (в соавторстве с Ю. С. Ачкасовым).

1967

• О принципе минимизации индивидуального риска // Тезисы докладов и сообщений на Всесоюзном межвузовском симпозиуме по прикладной математике и кибернетике. Горький: изд-во Горьковского университета, 1967 (в соавторстве с Г. Ш. Розенштейном).

1968

• Автоматы с «нормальным» и «расстроенным» поведением в экспериментах по выбору с подкреплением // Материалы конференции по математическим методам в неврологии и психиатрии. Л., 1968. С. 163 (в соавторстве с Г. Ш. Розенштейном, И. М. Фейгенбергом).

1970

• О физической интерпретации процесса случайного поиска // Известия вузов. Радиофизика. Т. XIII. 1970. № 8. С. 1229—1234.
• Вероятность перехода в задаче случайного поиска и интегрирование по траекториям // Известия вузов. Радиофизика. Т. XIII. 1970. № 11. С. 1718—1725.

1971

• Автоматы с «нормальным» и «расстроенным» поведением в экспериментах по выбору с подкреплением // Доклады АН СССР. Т. 197. 1971. № 6. С. 1280—1283 (в соавторстве с Н. И. Глазуновым и Г. Ш. Розенштейном).
• Об экстремальных свойствах случайного поиска // Известия вузов. Радиофизика. Т. XIV. 1971. № 7. С. 1104—1111.

1972

• О целесообразном функционировании автоматов с «нормальным» и «расстроенным» поведением в экспериментах по выбору с подкреплением // Механизмы и принципы целенаправленного поведения. М.: Наука, 1972. С. 80-92 (в соавторстве с Н. И. Глазуновым и Г. Ш. Розенштейном).

1973

• Рандомизированная стратегия в простой модели обучения // Прикладная математика и кибернетика. М.: Наука, 1973. С. 213—216 (в соавторстве с Г. Ш. Розенштейном).
• Об играх одного класса стохастических автоматов со многими действиями // Теория игр. Ереван: АН Армянской ССР. 1973. С. 282—285 (в соавторстве с Г. Ш. Розенштейном).

1974

• О вероятностной модели формирования массива научных публикаций // V Киевский симпозиум по науковедению и научно- техническому прогнозированию. Киев: Украинский НИИНТИ, 1974. С. 92-98.

1976

• Стохастические модели научной деятельности // Системные исследования. Ежегодник 1975. М.: Наука, 1976. С. 5-42.
• Аналитические структуры научной коммуникации // Системные исследования. Ежегодник 1975. М.: Наука, 1976. С. 64-81 (в соавторстве с А. А. Игнатьевым).

1977

• Рандомизация стратегии в задаче о «двуруком бандите» // Моделирование и оптимизация в условиях системы автоматического проектирования. Материалы республиканского семинара. Таллин, 1977. С. 113—118.
• Структура и динамика современной науки (некоторые методологические проблемы) // Системные исследования. Ежегодник 1976. М.: Наука, 1977. С. 66-90.
• Рандомизированная стратегия в процессах структурной адаптации // Структурная адаптация сложных систем управления. Воронеж, 1977. С. 18-30.
• Модели и методы математического исследования науки: (Научно-аналитический обзор). М., 1977. 128 с.
• Рандомизированная стратегия в адаптивных процессах двуальтернативного выбора // Автоматика и вычислительная техника. 1977. № 1. С. 32-36.

1978

• Развитие науки как открытой системы // Системные исследования. Ежегодник 1978. М.: Наука, 1978. С. 86-109.

1979

• Математическое моделирование науки как социально-информационной системы // Proceedings of the 4th International Symposium Systemmodelling-Control. Vol. 2. Poland: Zakopane, Lodz., 1979.

1980

• Рандомизированные адаптивные процедуры многоальтернативного выбора // Адаптация в многомашинных вычислительных системах. Рига: Зинатне, 1980. С. 94-100.
• Системный подход и методологические принципы физики // Становление системных идей в науке и философии. Сборник трудов. М., ВНИИСИ, 1980. Вып. 7. С. 57-67.
• Глобальные проблемы науки: методологический анализ // Неформализованные элементы системы моделирования. Труды семинара. М., ВНИИСИ, 1980. С. 49-59.
• Математика и социальные процессы: (Гиперболические распределения и их применение). М.: Знание, 1980. 64 с. (в соавторстве с В. М. Петровым).
• On Fundamental Regularities of the Distribution of Scientific Productivity // Scientometrics. 1980. V. 2. № 1. P. 3-34.

1981

• Проблема моделирования общественных функций науки // Неформализованные элементы глобального моделирования. Материалы семинара. М., ВНИИСИ, 1981. С. 44-54 (в соавторстве с И. Дворжаком).
• Systemowe ujecie zagadnienia zwiekszania effektywnosci nayki // Nayka — Technika — Systemy. Poland, Ossolineum, 1981. S. 343—356.
• Наука в системе глобального моделирования // Системные исследования; Методологические проблемы. Ежегодник 1980. М.: Наука, 1981. С. 174—195.

1982

• К построению математической модели отпускной досуговой миграции // Неформализованные элементы системы моделирования глобального и регионального развития. Труды семинара. М., ВНИИСИ, 1982. С. 117—126 (в соавторстве с Э. М. Коржевой).
• Моделирование общественного развития с учетом «лимитирующих» факторов // Неформализованные элементы системы моделирования глобального и регионального развития. Труды семинара. М., ВНИИСИ, 1982. С. 97-103 (в соавторстве с И. Дворжаком).
• Модели развития и теория катастроф // Системные исследования: Методологические проблемы. Ежегодник 1982. М.: Наука, 1982. С. 98-130 (в соавторстве с И. А. Евиным).

1984

• Параметрическая оптимизация как метод планирования системы научных разработок // Проблемы интенсификации и диагностики нововведений. Труды семинара. М., ВНИИСИ, 1984. С. 113—124.
• Оценка интегрального потенциала нововведений на ранних этапах их создания // Проблемы интенсификации и диагностики нововведений. Труды семинара. М., ВНИИСИ, 1984. С. 124—140 (в соавторстве с Б. А. Мининым).
• Методологические вопросы анализа сложных систем // Системные исследования: Методологические проблемы. Ежегодник 1984. М.: Наука, 1984. С. 52-65.
• Системный подход к моделям развития // Теория, методология и практика системных исследований. Всесоюзная конференция. 29-31 января 1985 г. Секция 1. Философско-методологические и социологические проблемы. Тезисы докладов. М., ВНИИСИ, 1984. С. 56-58.
• The Development of Science as an Open System // Systems Research I: Methodological Problems. Editor-in-chief J. M. Gvishiani. Oxford, Pergamon Press, 1984. P. 211—228 (английский перевод статьи: Яблонский А. И. Развитие науки как открытой системы // Системные исследования. Ежегодник 1978. М.: Наука, 1978. С. 86-109).

1985

• Models of Development and the Catastrophe Theory // Systems Research II: Methodological Problems. Editor-in-chief Gvishiani J. M. Oxford, Pergamon Press, 1985. P. 159—181 (англ. пер. статьи: Яблонский А. И., Евин И. А. Модели развития и теория катастроф // Системные исследования: Методологические проблемы. Ежегодник 1982. М.: Наука, 1982. С. 98-130).
• Stable Non-Gaussian Distributions in Scientometrics // Scientometrics. 1985. Vol. 7. № 3-6. P. 459—470.
• Конференция советских ученых по системным исследованиям: методологические аспекты // Вопросы философии. 1985. № 12. С. 140—146.

1986

• Математические модели в исследовании науки. М.: Наука, 1986. 352 с.
• Информационно-кибернетический подход к моделированию процесса научного познания // Логика и системные методы анализа научного знания. Тезисы докладов к IX Всесоюзному совещанию по логике, методологии и философии науки. Харьков, 8-10. X. 1986. Секции 1-5. М., 1986. С. 299—301.

1987

• Организация и управление в сложных системах. Проблемы моделирования науки // Системные исследования: Методологические проблемы. Ежегодник 1986. М.: Наука, 1987. С. 377—387.
• Глобальные проблемы современной науки и научно-технического прогресса // Глобальные проблемы — объективные основания и оценки. Труды семинара. М., ВНИИСИ, 1987.

2001

• Модели и методы исследования науки. М.: Эдиториал УРСС, 2001. 400 с.

Примечания

Данная статья имеет статус «готовой». Это не говорит о качестве статьи, однако в ней уже в достаточной степени раскрыта основная тема. Если вы хотите улучшить статью — правьте смело!